Contexte Dans le cadre du programme IA4IT, le client recherche un profil confirmé pour accompagner les équipes dans la construction des premiers composants techniques et des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Le consultant interviendra au sein d'une équipe pluridisciplinaire IA, sur la conception, le développement et l'intégration de solutions agentiques innovantes. Rôle et responsabilités Concevoir et développer des workflows agentiques et des composants réutilisables. Réaliser l'intégration de la plateforme avec les outils et services du SI : APIs, services internes et outils collaboratifs. Développer des agents IA, des prompts outillés, des connecteurs et des services d'orchestration. Mettre en œuvre des intégrations avec Jira, Confluence, Git, plateformes ITSM et autres services métiers. Participer aux travaux autour des protocoles et standards émergents de type MCP lorsque cela est pertinent. Réaliser les tests, le monitoring et l'industrialisation des composants développés. Produire les livrables techniques associés : documentation, guides d'usage, démonstrateurs, preuves de valeur et retours d'expérience. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques et aux démonstrations auprès des parties prenantes. Livrables attendus Composants techniques et fonctionnalités développés. Agents IA et workflows opérationnels. Connecteurs et intégrations SI. Prototypes, démonstrateurs fonctionnels et preuves de valeur. Jeux de tests, documentation technique et exemples d'usage. Supports de démonstration et accompagnement des équipes.
Présentation de la mission Au sein d'une squad IA de 3 personnes (2 ingénieurs déjà en place + vous), vous contribuez à la conception et au développement d'agents IA métiers sur une plateforme centralisée. Les cas d'usage actuels sont orientés knowledge : assistants internes, copilotes RAG, chatbots enrichis déployés sur Microsoft Teams et une interface web dédiée. À moyen terme, la plateforme évoluera vers des agents hybrides capables d'orchestrer des actions sur les systèmes (PaaS, IaaS, CaaS). Votre rôle est à la fois technique et structurant : fiabiliser les développements, consolider les pratiques, et faire monter la qualité collective. 🛠 Vos Responsabilités Votre quotidien s'articulera autour de quatre piliers : Développement d'agents IA : Concevoir des agents orientés chatbot interne, assistant RAG et copilote métier. Implémenter la gestion du contexte conversationnel, la logique de raisonnement et la structuration des réponses. Développer des tools sécurisés (appels API, accès DB, services internes). RAG & gestion de la connaissance : Exploiter les services RAG de la plateforme, affiner les stratégies de récupération, améliorer pertinence et explicabilité. Gérer activement les hallucinations et les incohérences de réponse. Intégration SI & MCP : Intégrer les agents dans le SI existant via tools, connecteurs et mécanismes MCP (ou équivalents). Structurer les échanges agent ↔ tools ↔ SI, assurer la sécurisation et la traçabilité de chaque interaction. Qualité & structuration : Mettre en place les tests (unitaires, intégration, comportement agent), définir les patterns réutilisables, documenter les pratiques. Contribuer à la montée en maturité collective de la squad via revue de code et partage de bonnes pratiques.
Missions : Définir et arbitrer les choix d'architecture des solutions IA (LLM, Agents, RAG) pour l'ensemble de l'équipe Porter la roadmap technique aux côtés de Maël et en garantir la cohérence à moyen terme Encadrer techniquement l'équipe de développeurs IA : répartition des sujets, code reviews, standards de qualité, montée en compétences Être le point d'entrée technique sur les sujets complexes, les arbitrages et les blocages de l'équipe Garantir la qualité, la maintenabilité et la scalabilité du code (standards, tests, documentation, revues) Superviser la reprise et l'optimisation des use-cases existants Piloter le cadrage technique des nouveaux use-cases et sécuriser les engagements de timing de la roadmap Représenter l'équipe IA auprès des interlocuteurs métier des filiales sur les sujets techniques
Les missions sont : - Conception, mise en œuvre, test et maintenance de pipelines de données robustes pour assurer la collecte, la transformation et la disponibilité des données depuis diverses sources internes et externes vers les environnements de du projet. - Intégration fluide des flux de données entre les sources de données de l'entreprise, les systèmes applicatifs et les environnements de simulation, en garantissant la fiabilité et la traçabilité des échanges. - Participation à la mise en place d'une architecture de données modulaire et scalable, pensée pour le prototypage rapide mais avec une trajectoire claire vers l'industrialisation. - Contribution au développement de connecteurs, de microservices et d'interfaces pour alimenter dynamiquement les agents LLM, tout en facilitant la circulation des données entre les agents et les modules d'analyse. Implémentation de pratiques de DataOps solides, incluant l'orchestration des pipelines, la surveillance des flux, la gestion des erreurs et le versioning des schémas de données. Compétences souhaitées : -Expérience confirmée dans la construction et l'optimisation de pipelines de données en environnement cloud ou hybride. -Bonne compréhension de l'ingénierie des données, des formats de données hétérogènes (API, bases relationnelles, NoSQL, fichiers plats, logs…) et des outils associés. -Connaissance des architectures orientées microservices et des principes d'intégration continue / déploiement continu (CI/CD). -Maîtrise des langages de programmation pour la donnée, notamment Python et SQL ; des compétences en Bash est un plus. -Pratique des outils d'orchestration de workflows (Prefect, Airflow, …) et des solutions de messagerie asynchrone (RabbitMQ, Kafka…). -Compréhension du rôle des LLM dans une architecture de traitement distribué, et capacité à alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. -Forte capacité d'analyse, rigueur dans la gestion de flux complexes, et sens de la fiabilité des systèmes.
Dans le cadre du renforcement d'une équipe R&D Cyber, nous recherchons un Expert IA / LLM Engineer pour intervenir sur le développement et l'optimisation de modèles de langage spécialisés en cybersécurité. 🎯 Vos missionsFine-tuner des modèles open source (Llama, Mistral, Qwen…) Concevoir et optimiser des modèles IA dédiés à l'analyse de menaces et au SOC Réduire les hallucinations grâce aux techniques d'alignement (RLHF, DPO, PPO, GRPO…) Structurer les jeux de données d'entraînement (ChatML, Alpaca…) Mettre en place des pipelines d'évaluation et de benchmarking (MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge, LMSYS…) Collaborer avec les équipes R&D Cyber et les analystes SOC ✅ Compétences indispensablesExcellente maîtrise du fine-tuning de LLM (LoRA, QLoRA, PEFT) Expérience avec TRL, Unsloth, Axolotl ou frameworks équivalents Solides connaissances en alignement de modèles (DPO, PPO, GRPO, OpenRLHF, verl…) Expertise en évaluation de modèles (MMLU, GSM8K, Evaluation Arena…) Très bonne maîtrise de Python, PyTorch et Hugging Face ⭐ AtoutsConnaissances des environnements SOC et cybersécurité (MITRE ATT&CK, CTI, analyse de logs…) Expérience avec vLLM, Ollama, Triton ou Hugging Face Hub Expérience en environnement R&D IA Générative 📍 Localisation : Régions 👤 Profil : Data Scientist / LLM Engineer Senior (N3) Si vous correspondez à ce profil, n'hésitez pas à me transmettre votre CV ainsi que votre disponibilité. Propose a shorter version optimized to attract more candidates on Turnover.
ContexteDans le cadre de la transformation de la Credit Chain front to back, l'équipe est en charge des projets et de la maintenance des outils loan servicing. Intervention sur la chaîne DevOps liée à LoanIQ, Spirit, Utina et des interfaces de comptabilité, risque et paiement associées. MissionsGestion du déploiement et de la montée en charge (scaling) des applications sur les clusters Kubernetes. Automatisation : conception et maintenance des pipelines CI/CD pour automatisation des livraisons logicielles. Release & Support : accompagnement des développeurs dans leurs cycles de mise en production et assurer le support technique lié aux déploiements. Sécurité : pilotage de l'intégration des scanners de sécurité au sein des pipelines pour mise en place de la qualité du code et des conteneurs. Observabilité : usage des outils de monitoring et de logs pour assurer la stabilité et la performance des microservices. Compétences techniquesExpertise avancée sur Docker et Kubernetes (déploiement, scaling, service mesh). Maîtrise des pipelines CI/CD (Jenkins, GitLab CI ou équivalent). Expérience en Infrastructure as Code (Terraform, Ansible ou Helm). Expérience pratique des environnements Cloud et des architectures hybrides. Compréhension approfondie de l'orchestration de microservices et des API Gateways. Maîtrise des outils de monitoring et de gestion de logs (ex : OpenSearch, Dynatrace, Prometheus, Grafana). Bonne compréhension des environnements Java/Spring Boot pour faciliter l'expérience développeur. Expérience dans l'utilisation d'assistants de code ou de LLM pour automatiser l'écriture de scripts d'infrastructure, la documentation ou le troubleshooting.
Dans le cadre du renforcement de nos équipes Quality Control, nous recherchons un(e) QA/QC autonome, capable de prendre en charge un sujet de bout en bout et d'être force de proposition sur les stratégies et pratiques de tests. Stratégie et patrimoine de tests Participer à la définition de la stratégie de tests des projets Analyser les besoins métiers, User Stories et spécifications fonctionnelles Identifier les risques qualité et proposer les niveaux de couverture adaptés Concevoir, maintenir et faire évoluer le patrimoine de tests (plans de tests, cas de tests, campagnes de tests, scénarios de non-régression) Garantir la traçabilité entre les exigences fonctionnelles et les assets de tests Exécution des tests Réaliser les tests fonctionnels et d'intégration Concevoir et exécuter des tests API Identifier, qualifier et suivre les anomalies Participer aux activités de validation des livraisons et aux décisions Go / No-Go Produire les rapports de tests et recommandations qualité Automatisation des tests Concevoir et développer des tests automatisés End-to-End Maintenir et faire évoluer les frameworks d'automatisation Optimiser les campagnes de non-régression automatisées Contribuer à l'amélioration continue des pratiques d'automatisation Atouts supplémentaires — Validation de solutions IA Participer à la qualification de solutions basées sur l'IA générative Définir et maintenir les jeux de données de validation Concevoir des scénarios de tests pour LLM, solutions RAG et Agents IA Évaluer la pertinence et la cohérence des réponses générées Participer aux activités de validation liées aux hallucinations, à la qualité des résultats et à la robustesse des solutions IA Amélioration continue Être force de proposition dans l'évolution des pratiques QC Identifier les axes d'amélioration des processus, outils et méthodologies de tests Participer à la veille technologique (automatisation, qualité logicielle, IA) Contribuer à l'industrialisation des pratiques de test et à la montée en maturité de l'équipe QC Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques qualité
Contexte Mission réalisée dans le cadre du chantier IA4IT, rattaché à un programme de modernisation du système d'information. L'entreprise cliente souhaite structurer et industrialiser ses usages d'IA générative et de systèmes agentiques. Le besoin porte sur la définition et la mise en œuvre des architectures techniques permettant la construction d'agents IA et de solutions agentiques robustes, sécurisées et industrialisables. Les enjeux principaux concernent l'intégration de la plateforme IA au sein du SI existant, la gouvernance des usages IA et le passage à l'échelle des cas d'usage, dans un environnement combinant innovation rapide, contraintes d'industrialisation et exigences de sécurité d'entreprise. Rôle et responsabilités principales Définir les architectures de référence pour les solutions agentiques et les usages IA de l'entreprise. Concevoir les modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. Accompagner la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et de mécanismes d'orchestration multi-agents. Définir les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. Identifier les technologies, frameworks et composants les plus pertinents pour répondre aux besoins métiers. Superviser et challenger les développements réalisés par les équipes produit et les partenaires. Concevoir et évaluer les patterns d'intégration avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, bases documentaires, APIs et services métiers. Participer aux travaux autour des protocoles d'interopérabilité (MCP, A2A, ou standards émergents équivalents). Livrables attendus Architectures de référence et dossiers d'architecture. Frameworks, patterns et composants réutilisables. Standards de développement, de test et de gouvernance IA. Patterns d'intégration avec le système d'information. Cas d'usage industrialisables et trajectoire de passage à l'échelle. Guides d'architecture et recommandations techniques. Dossiers de décision technologique (ADR). Méthodologies de développement et d'exploitation des agents IA. Supports de démonstration et accompagnement des parties prenantes.
ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.
Dans le cadre d'un nouveau programme, notre client recherche un Ingénieur IA / Intégrateur DevOps expérimenté pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Vos missions - Concevoir l'architecture technique des solutions IA. - Déployer et administrer les environnements cloud et les composants d'infrastructure. - Mettre en place les dispositifs de sécurité, IAM et gestion des secrets. - Industrialiser les pipelines CI/CD et les pratiques Infrastructure as Code. - Intégrer les composants IA : LLM, gateways, orchestrateurs agentiques, APIs et connecteurs. - Déployer les outils de monitoring, supervision et logging. - Garantir la robustesse, la scalabilité, la maîtrise des coûts et la réversibilité de la plateforme. - Participer aux choix d'architecture et aux recommandations d'industrialisation. Compétences clés Cloud & Infrastructure : Azure, AWS ou GCP, Kubernetes, OpenShift. DevOps / DevSecOps : CI/CD, GitOps, Terraform, IaC, automatisation. Sécurité : IAM, gestion des secrets, conformité, traçabilité, réversibilité. Observabilité : monitoring, logs, supervision, exploitation. Plateforme IA : LLMOps, gateways LLM, orchestration agentique, APIs, connecteurs et bases
Contexte mission Dans le cadre de l'accélération sur l'Intelligence Artificielle de notre client, nous recherchons un(e) Data Scientist IA capable de concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de Machine Learning et d'IA générative. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les métiers, les équipes Data et IT afin d'identifier, développer et déployer des solutions innovantes créant de la valeur, tout en respectant les exigences réglementaires et de gouvernance. Principales responsabilités Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser des analyses exploratoires de données et du feature engineering Entraîner, tester, calibrer et optimiser les modèles Développer des solutions basées sur le NLP et les LLM Effectuer des analyses statistiques avancées pour identifier des opportunités business Collaborer avec les équipes métiers pour transformer les besoins en cas d'usage concrets Garantir la robustesse, la performance et l'explicabilité des modèles Participer au suivi et à l'amélioration continue des modèles en production
Contexte de la mission Solution Digibot : développement d'un chatbot pour le périmètre financement & innovation Le but est de faciliter la réalisation d'acte de gestion (ex changement de RIB). Compétences : Compétences essentielles : Angular 17+ ( connaissance) JAVA 21/25 (expertise) Springboot 3.x / 4.x Kafka (connaissance) MongoDB AWS s3 (connaissance) Web Service REST Kubernetes EKS (connaissance) Jenkins (connaissance) Usage IA (mode agent, skills, instructions ... etc) sinon par ailleurs : Python Connaissances et pratique des architectures web et microservices Connaissance et pratique de Gitlab, Jira, Confluence, Jenkins(CI/CD), coding best pratices(Sonar, Artifactory, BDD, review,...), connaissances LLM, agent IA, prompts structurés MCP Pydantic + pydantic-settings HTTPX (calls API/LLM) Appels LLM Anthropic / Mistral /openAI Objectifs et livrables Besoin d'un front qui permette les interactions entre les clients et le chatbot "Actes de Gestion" Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Angular 17+ Confirmé Kafka Confirmé JAVA 21/25 Expert
Dans le cadre du programme Agents (IA générative / agentic AI), nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de contribuer aux phases d'expérimentation, de prototypage (PoC) et d'industrialisation progressive des cas d'usage métier. Le programme vise à explorer et structurer l'usage d'agents intelligents permettant d'automatiser et d'augmenter des processus métier, en s'appuyant sur des architectures modernes intégrant LLM, orchestration, data pipelines et Cybersécurité. Les Agents IA sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. Objectifs de la mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans la création et la mise en exploitation d'agents IA. Les principaux objectifs sont les suivants : • Concevoir et développer des PoC et MVP autour d'agents IA • Explorer différentes approches techniques (agent frameworks, orchestration, RAG, tool use, …) • Évaluer les performances, la robustesse et les limites des solutions testées • Contribuer aux choix d'architecture cible pour le programme • Participer à la capitalisation des expérimentations (best practices, patterns) • Accompagner la montée en maturité des cas d'usage vers leur industrialisation Cette mission s'inscrit, par ailleurs, dans une démarche de gouvernance des cas d'usage IA pour le groupe, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Périmètre technique Le consultant devra être capable d'intervenir sur un écosystème technologique varié, notamment : • Frameworks agentiques et orchestration : LangGraph, outils équivalents • LLM & IA générative : Mistral, modèles open source ou propriétaires • Plateformes Data / ML : Dataiku, Domino • Solutions éditeurs / partenaires : IBM (watsonx, orchestration, etc.) • Approches RAG avancées (multi-sources, pipeline complexe) Livrables attendus • PoC fonctionnels démontrant les capacités des solutions testées • Analyses comparatives (technologies, approches) • Recommandations d'architecture et bonnes pratiques • Documentation technique et synthèses pour prise de décision Conclusion Cette mission est d'importance et s'inscrit dans une démarche stratégique visant à préparer le passage à l'échelle des architectures agentiques au sein du SI, en cohérence avec les standards data, IA et sécurité du Groupe.
Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Scientist Senior spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et IA Générative pour concevoir et industrialiser des solutions innovantes basées sur les modèles de langage (LLM), les agents IA et les technologies de Machine Learning. Le consultant interviendra sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de l'exploitation intelligente des données, de l'automatisation des usages métiers et du développement d'assistants intelligents. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des modèles d'Intelligence Artificielle, incluant Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Développer des agents IA autonomes répondant à des besoins métiers spécifiques. Concevoir des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes conversationnels. Développer des fonctionnalités d'exploration intelligente des données et d'interrogation en langage naturel. Industrialiser les modèles IA et contribuer à leur mise en production (approche MLOps). Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de monitoring et d'amélioration continue des modèles. Définir les bonnes pratiques de développement, de gouvernance et d'exploitation des solutions IA. Effectuer une veille technologique active sur les évolutions IA, LLM et IA générative. Le consultant interviendra notamment sur le développement de solutions autour de : Data Visualization et génération d'insights automatisés. Data Quality et détection d'anomalies. Cartographie et données géospatiales. Analyse de séries temporelles (Time Series). Speech-to-Text / Text-to-Speech. Recherche intelligente et exploration de grands volumes de données. Assistants conversationnels métiers et agents IA. Profil recherché Formation supérieure en Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent. Expérience significative en Data Science et développement de solutions IA. Solide expertise en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Expérience pratique dans la conception de solutions utilisant des LLM et agents IA. Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions technologiques innovantes.
Dans le cadre du développement de nouveaux projets autour de l'intelligence artificielle générative, nous recherchons un Ingénieur IA / Generative AI capable de concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM, les Agents IA et les architectures RAG. Missions principales Concevoir et développer des solutions d'Intelligence Artificielle Générative basées sur les LLM, Agents et RAG. Reprendre, analyser et optimiser les use cases IA existants. Développer de nouveaux cas d'usage conformément à la roadmap produit/projet. Garantir le respect des engagements en matière de qualité, délais et performance. Concevoir des architectures robustes, évolutives et maintenables. Assurer la qualité du code à travers les tests automatisés, la documentation et les code reviews. Participer à l'amélioration continue des pratiques de développement et d'industrialisation des solutions IA. Collaborer avec les différentes équipes techniques et métiers afin de transformer les besoins fonctionnels en solutions IA concrètes. Compétences recherchées Expérience significative dans le développement de solutions autour des LLM / Generative AI. Bonne maîtrise des architectures RAG – Retrieval-Augmented Generation. Expérience dans la conception ou l'utilisation d'Agents IA / systèmes agentiques. Très bonnes compétences en développement, idéalement Python. Connaissance des frameworks et outils de l'écosystème LLM : LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou équivalents. Connaissance des Vector Databases / moteurs de recherche sémantique. Maîtrise des API et de l'intégration de modèles de langage. Bonnes pratiques de développement : Clean Code, tests, Git, documentation et code review. Une expérience dans l'industrialisation et le déploiement de solutions IA en environnement de production serait fortement appréciée.
Développeur·se Python IA (LLM, Agents, RAG) Nombre de postes 15 développeurs Python IA Secteur Assurance Rattachement Équipe IA — sous la responsabilité du Tech Lead AI et du référent opérationnel Type de contrat Prestation (freelance / ESN) Contexte & RôleAu sein de l'équipe IA, vous développerez des solutions d'intelligence artificielle au service des filiales du groupe, dans le secteur de l'assurance. Vous interviendrez sur des cas d'usage variés : analyse automatisée de documents, analyse d'appels, chatbots intelligents et assistance aux réponses. Vous travaillerez sous la responsabilité du Tech Lead AI et d'un référent opérationnel, au sein d'une équipe dédiée au déploiement de l'IA à l'échelle du groupe. Missions principales• Concevoir et développer des solutions IA (LLM, Agents, RAG). • Reprendre et optimiser les use-cases existants. • Développer les nouveaux use-cases selon la roadmap, en respectant les engagements de timing. • Assurer la qualité et la maintenabilité du code (tests, documentation, code reviews).
